食物过敏甲基化数据
GSE59999 是食物过敏分子诊断研究常用数据集，包含食物过敏、致敏但非过敏和对照个体样本，可用于食物过敏分类、甲基化标志物筛选和机器学习诊断模型。
基本信息
资源简介
食物过敏甲基化数据
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Blood DNA methylation biomarkers predict clinical reactivity in food-sensitized infants》。源站首次发布：Aug 01 201。
【数据内容】
源站原始描述：Genome wide DNA methylation profiling study of PBMC from 71 unique primary patient blood samples. The Illumina Human Methylation 450k array was used. 29 challenge proven food allergy, 29 sensitized but oral tolerant, 13 non food allergics
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个。
【主题与分类】
主题标签：Methylation profiling by genome tiling array、GPL13534、9606。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE59999
【使用注意】
· 源站最后修改于 Mar 22 201，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE59999
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
GSE59999 包含鸡蛋或花生食物过敏、致敏非过敏和对照样本，用于食物过敏反应分类。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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